完璧な食事には常に秘密の材料があると言ったらどうでしょう。 塩は食品に対するものであるため、投入物は給与処理に対するものです。 塩の量が間違っていると料理が台無しになる可能性があるため、給与プロセスの最初の段階での不正確なデータは、「グロスツーネット」計算の品質を危険にさらす可能性があります。
給与処理は長い道のりを歩んできました。 通常、給与サイクルは、入力、処理、出力の3つの主要なレイヤーで構成されます。 処理層と出力層には目覚ましい進歩がありますが、入力層は依然として基本的に管理されています。 社内で給与を管理している場合でも、給与プロバイダーを介して管理している場合でも、わずかなデータエラーでも、給与プロセス全体が台無しになり、信頼性が危険にさらされる可能性があります。
企業にとって国境がほとんど存在しないグローバルな分野では、組織は、HRIS、出退勤管理、Time & Attendance欠勤管理など、複数のシステムに散在するデータ管理の複雑さに直面する可能性があります。 これらの複雑さに加えて、データの保存と保守の非標準形式は、給与処理の不正確さの可能性を高めます。 給与の誤算を避けるために、正確なデータ入力レイヤーが必要であることは明らかです。 給与エンジンに送られるHRデータの品質をどのように確保できますか。
正確な入力レイヤーの秘訣は次のとおりです。
1.入力データコレクションの自動化
従業員が広範囲にいる組織は、複数のシステムからのデータ統合という最も重要な課題に直面しています。 補足的な実行から従業員の欠席率、HRISからの基本的な従業員情報まで、従来の給与機能は主に紙に縛られ、人間が主導してきました。 このデータを収集し、社内の給与チームまたは給与パートナーに提供することは、骨の折れる作業です。 今日の主要なグローバル給与ソリューションは、記録システムがシームレスに統合され、入力のエラーや重複を回避する自動化ソリューションを提供します。 さらに、これらのソリューションにより、データの流れが容易になります。 プロセスを自動化することにより、給与システムは、データファイルを「グロスツーネット」計算に含める前に手動でデータファイルに触れる必要がなくなります。
2.反応よりも予防を選ぶ
データを検証することで、給与チームがエラーが発生する前にエラーを検出して修正するのに役立ちます。 このプロセスには、データをタイムリーに検証するための、作成者、チェッカー、およびレビュー担当者の役割と責任を明確に分離して定義することが含まれます。 HRテクノロジーにおけるAIとロボット工学の出現により、今日の給与プロバイダーは、検証プロセスへの手動介入をさらに減らし、最大の精度を保証する検証ボットを作成することができます。
3.レポートとデータの分析
従来の給与システムでは、給与レポートは給与が処理された後にのみ提供されます。 従業員の給与を処理するために受け取ったインプットの分析を提供できる給与サービスプロバイダーは多くありません。 賃金構成要素または個々の従業員のデータに基づいて、定期的な入力レポートと分析を取得することを想像してみてください。 これは、現代の給与ソフトウェアで可能です。 これらのレポートをスライスしてダイシングすると、どこが間違っているのか、そしてこれらのエラーの将来の可能性をどのように排除できるのかを理解するのに役立ちます。
4.「セルフサービス」の効果的な使用
効果的なマネージャーセルフサービスシステムを使用すると、従業員のライフサイクル情報をリアルタイムでタイムリーに伝達できます。これには、従業員の離職/辞任、欠勤、出席管理などに関するデータ入力が含まれます。このシステムからの抜粋は、信頼できるものとして使用できます。 給与入力ソースであり、給与精度の向上にさらに役立ちます。
5.統一されたシステムでのグローバル給与
一貫性のある正確なデータ入力は、レガシーシステムと断片化された給与モデルを使用している組織にとって依然として課題です。 実際、これらの切断されたレガシー給与システムは、組織がビッグデータを最大限に活用できない主な理由です。 Neeyamo Payのような統合されたグローバルな給与管理システムは、組織にさまざまな場所からのデータを標準化および照合するためのエッジを提供し、給与情報の信頼できる唯一の情報源を提供します。 このようなプラットフォームでは、マルチレベルの検証が可能であり、データの正確性と迅速性を保証します。
6. 州および国固有のコンプライアンスの順守
コンプライアンスと給与の正確性は密接に関係しています。給与プロセスがプロアクティブに準拠したフレームワークproactively compliant frameworkに支えられている場合、ソースデータが正確である可能性が高くなります。最終的に、給与の正確性はもっともらしいものになります。たとえば、法定の変更が監視されていることを確認すると、月ごとの給与変動がないことが保証されます。
給与入力の正確さとタイミングは、給与サービスの提供と処理で直面する最大の課題の1つです。ソースデータの管理が正しくないと、「ソースからグロス」の計算が正しくなくなり、「グロスからネット」の計算が正しくなくなります。したがって、給与の正確性を達成するためにソースデータの品質を保証することは避けられなくなります。その秘密の材料が追加されると、あなたの世界的な給与はおいしい食事になります！
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